ONNXとは

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、ディープラーニングモデルを異なるフレームワーク間で交換・共有するためのオープンソース標準フォーマットです。2017年にMicrosoftとFacebookが共同で発表し、現在ではAmazon、Google、Intel、NVIDIA、AMDなど主要なテック企業が参加するコミュニティプロジェクトとして発展しています。ONNXは、モデルのアーキテクチャ、重み、計算グラフを統一された形式で表現し、PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなど様々なフレームワークで学習したモデルを、異なる推論エンジンで実行可能にします。

背景と重要性

機械学習フレームワークの多様化により、各フレームワークが独自のモデル形式を持つ「サイロ化」が問題となっていました。

ONNXが解決する課題：

• フレームワークロックイン：特定のフレームワークに依存した開発
• 移植性の欠如：異なる環境へのモデル展開の困難さ
• 最適化の制限：ハードウェア固有の最適化の難しさ
• 開発効率：再実装によるリソースの無駄

ONNXの登場により、「学習は研究に適したフレームワーク、推論は本番環境に適したエンジン」という柔軟な選択が可能になりました。

主な構成要素

グラフ構造

計算グラフをノード（演算）とエッジ（テンソル）で表現します。

// ONNXモデルの基本構造
ModelProto {
  graph: GraphProto
  opset_import: [OperatorSetIdProto]
  metadata_props: [StringStringEntryProto]
}

オペレーター

標準化された演算子セット（Conv、ReLU、BatchNorm等）を定義します。

テンソル

多次元配列としてデータを表現し、型情報と形状情報を含みます。

属性

各オペレーターのパラメータ（カーネルサイズ、ストライド等）を定義します。

主な特徴

標準化された表現

統一されたプロトコルバッファ形式でモデルを記述します。

拡張可能性

カスタムオペレーターの定義と新しいオペレーターセットのバージョン管理が可能です。

ハードウェア中立性

CPU、GPU、TPU、NPUなど様々なハードウェアで実行可能です。

最適化対応

量子化、プルーニング、グラフ最適化などの変換をサポートします。

ONNXエコシステム

変換ツール

ツール	機能	対応フレームワーク
tf2onnx	TensorFlowモデルをONNXに変換	TensorFlow 1.x/2.x
torch.onnx	PyTorchモデルをONNXに変換	PyTorch
sklearn-onnx	scikit-learnモデルをONNXに変換	scikit-learn
onnx-coreml	ONNXをCore MLに変換	Core ML
onnx2keras	ONNXをKerasに変換	Keras/TensorFlow

推論エンジン

• ONNX Runtime：Microsoft製の高性能推論エンジン
• TensorRT：NVIDIA GPU向け最適化エンジン
• OpenVINO：Intel製のエッジデバイス向けツールキット
• Core ML：Apple製のiOS/macOS向けフレームワーク
• ncnn：モバイルデバイス向け軽量推論フレームワーク

実装例

PyTorchモデルのONNX変換

import torch
import torchvision

# モデルの準備
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# ダミー入力
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# ONNX形式にエクスポート
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "resnet18.onnx",
    export_params=True,
    opset_version=11,
    do_constant_folding=True,
    input_names=['input'],
    output_names=['output'],
    dynamic_axes={
        'input': {0: 'batch_size'},
        'output': {0: 'batch_size'}
    }
)

ONNX Runtimeでの推論

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# セッションの作成
session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 入力データの準備
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 推論実行
outputs = session.run(None, {input_name: input_data})

活用事例・ユースケース

クロスプラットフォーム展開

研究環境のPyTorchモデルを、本番環境のTensorFlow Servingで実行します。

エッジデバイス最適化

サーバーで学習したモデルを、モバイルやIoTデバイス向けに最適化して展開します。

ハードウェアアクセラレーション

同一モデルを異なるハードウェア（GPU、TPU、NPU）で最適に実行します。

モデルハブ

ONNX Model Zooなどで、事前学習済みモデルを共有・再利用します。

MLOpsパイプライン

統一フォーマットによる、モデルのバージョン管理と展開の自動化を実現します。

最適化技術

グラフ最適化

import onnx
from onnxruntime.transformers import optimizer

# モデルの最適化
optimized_model = optimizer.optimize_model(
    "model.onnx",
    model_type='bert',
    num_heads=12,
    hidden_size=768
)

量子化

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic

# 動的量子化
quantize_dynamic(
    "model.onnx",
    "model_quantized.onnx",
    weight_type=QuantType.QInt8
)

よくある質問（FAQ）

Q. すべてのモデルがONNXに変換可能ですか？
A. 標準的なオペレーターを使用するモデルは変換可能ですが、カスタム演算や動的な制御フローを含むモデルは制限がある場合があります。

Q. ONNXとTensorFlow Liteの違いは？
A. ONNXは汎用的な交換フォーマットで、TensorFlow Liteはモバイル・エッジ向けに特化した軽量フォーマットです。

Q. パフォーマンスへの影響は？
A. 適切に最適化されたONNX Runtimeは、多くの場合、元のフレームワークと同等以上のパフォーマンスを実現します。

関連キーワード

モデル変換、相互運用性、ONNX Runtime、グラフ最適化、エッジAI

まとめ

ONNXは、AIモデルの相互運用性を実現する重要な技術標準です。異なるフレームワーク間の壁を取り払い、開発から展開までのワークフローを大幅に効率化します。研究者は最適なフレームワークで実験し、エンジニアは最適な環境で展開できる柔軟性は、AI技術の民主化と産業応用を加速させています。今後も、新しいオペレーターの追加、より高度な最適化技術、エッジデバイスへの対応強化など、継続的な発展が期待されています。